بررسی کامل تحلیل سنتیمنتال یا تحلیل احساسات در بازارهای مالی

تحلیل سنتیمنتال به فرآیند محاسباتی تعیین اینکه آیا اطلاعاتی مانند محتوا، متون یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی نظرات مثبت، منفی یا خنثی را منتقل می‌کنند، اشاره دارد. تجزیه و تحلیل احساسات به معامله گران اجازه می دهد تا بینشی در مورد احساسات و رفتار بازار به دست آورند. درک احساسات کلی سرمایه گذار می تواند زمینه ارزشمندی برای تفسیر الگوهای نمودار و شاخص های فنی فراهم کند.

انواع مختلفی از شاخص های احساسات وجود دارد. نظرسنجی ها از سرمایه گذاران فردی یا نهادی در مورد چشم انداز آنها نظرسنجی می کنند. تحلیل های خبری مشخص می کند که آیا مقالات خبری در مورد شرکت ها یا اقتصاد کلان خوش بینانه یا بدبینانه هستند.

خوانش‌های بیش از حد صعودی یا نزولی می‌تواند روند معکوس‌های بالقوه را پیش‌بینی کند زیرا ممکن است بازارها «بیش از حد خرید» یا «بیش از حد فروش» شوند. نمرات احساسات نزدیک به حداکثر می تواند دارایی را به عنوان آسیب پذیر در برابر عقب نشینی علامت گذاری کند. اختلاف بین احساسات و عملکرد قیمت نیز ممکن است قبل از وارونگی رخ دهد.

ردیابی تغییرات در روانشناسی سرمایه گذار زمینه ای را در مورد رفتار گله و احساسات جمعیت مؤثر بر بازارها فراهم می کند. این به سنجش پایداری روندهای فعلی یا پیش بینی نوسانات کوتاه مدت کمک می کند. به طور کلی، تحلیل احساسات یک بعد رفتاری تکمیل کننده تحلیل تکنیکی و بنیادی ارائه می دهد. هنگامی که به صورت استراتژیک ادغام شود، دیدگاه های کلان روشنگری در مورد چرخه های بازار و مناطق آسیب پذیر به دست می دهد. در این مقاله از آکادمی قزلباش به بررسی کامل تحلیل سنتیمنتال پرداختیم.

تحلیل سنتیمنتال چیست؟

تجزیه و تحلیل احساسات، همچنین به عنوان نظر کاوی شناخته می شود، یک تکنیک پردازش زبان طبیعی است که اطلاعات ذهنی را از منابع منبع شناسایی و استخراج می کند. هدف تجزیه و تحلیل احساسات، تعیین نگرش ها، نظرات یا احساسات بیان شده در متن نسبت به موضوعات، افراد، رویدادها یا موجودیت های خاص است.

تجزیه و تحلیل احساسات به ابزار مهمی برای سازمان ها تبدیل شده است تا بفهمند مردم در مورد محصولات، خدمات، ابتکارات یا کمپین های خود چه احساسی دارند. بینشی در مورد افکار عمومی، تجربیات مشتری و واکنش‌ها به کمپین‌ها ارائه می‌کند. راه‌حل‌های تحلیل احساسات، داده‌های متنی را از نظرسنجی‌ها، بررسی‌ها، رسانه‌های اجتماعی، انجمن‌های آنلاین و سایر منابع پردازش می‌کنند تا احساسات اساسی را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه‌بندی کنند. سیستم های پیشرفته احساسات متفاوت تری مانند شادی، غم، خشم و تعجب را شناسایی می کنند.

تکنیک‌هایی برای تحلیل احساسات استفاده می‌شوند، از جمله تکنیک‌های مبتنی بر واژگان، تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و تکنیک‌های ترکیبی. تکنیک‌های مبتنی بر واژگان بر فرهنگ لغت‌های کلماتی تکیه می‌کنند که جهت‌گیری معنایی آنها مثبت یا منفی است. امتیازات مثبت و منفی برای جملات یا متون بر اساس وقوع این کلمات محاسبه می شود.

تکنیک‌های یادگیری ماشین الگوریتم‌ها را بر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش می‌دهند تا الگوهای نشان‌دهنده احساسات را تشخیص دهند. الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشینی مورد استفاده شامل رگرسیون، SVM، رگرسیون سیگموید، HMM، شبکه‌های بیزی و شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق مانند LSTM و Transformers هستند. رویکردهای ترکیبی هر دو قواعد مبتنی بر واژگان و یادگیری ماشین را ترکیب می‌کنند تا از نقاط قوت مربوطه خود بهره ببرند.

تجزیه و تحلیل سنتیمنتال چگونه کار می کند؟

این تجزیه و تحلیل احساسات برای شناسایی محاسباتی و دسته بندی نظرات بیان شده در متن برای تعیین نگرش نویسنده نسبت به یک موضوع خاص، محصول و غیره کار می کند. تکنیک های متعددی برای فعال کردن این قابلیت استفاده می شود که شامل قوانین زبانی، الگوریتم های یادگیری ماشین و رویکردهای ترکیبی است.

مرحله اول، پیش پردازش داده ها، از جمله نشانه گذاری، حذف کلید واژه، عادی سازی و غیره است. سپس، مدل های طبقه بندی احساسات متن پردازش شده را تجزیه و تحلیل می کنند و یک نمره احساسات و/یا کلاس قطبیت به دست می آورند. رویکردهای مبتنی بر واژگان برای محاسبه احساسات به فرهنگ لغات کلماتی که با جهت گیری احساسی حاشیه نویسی شده اند، تکیه می کنند. پس از پیش پردازش، هر کلمه در فرهنگ لغت جستجو می شود تا نمره احساس خود را بازیابی کند.

نمره احساس کلی متن با جمع‌بندی نمرات تک تک کلمات جمع‌آوری می‌شود. SentiWordNet یک منبع واژگانی محبوب است که امتیازهای مثبت، منفی و خنثی را به synset ها اختصاص می دهد. دیکشنری های مخصوص دامنه نیز معمولا استفاده می شود. وجود کلمات حاوی احساسات مانند “شگفت انگیز”، “وحشتناک”، “عشق”، و غیره، شاخص های قوی از احساسات کلی هستند. رسیدگی به نفی در این رویکرد مهم است.

تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (ABSA) با هدف یافتن احساسات بیان شده نسبت به جنبه های خاص مانند ویژگی های یک محصول است. این جزئی تر از طبقه بندی احساسات کلی است. دانش خاص دامنه و تحلیل زمینه برای ABSA حیاتی است. تجزیه وابستگی به شناسایی اهداف نظری کمک می کند. مکانیسم‌های توجه در شبکه‌های عصبی، تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه را نیز ممکن می‌سازد.

اهمیت تحلیل سنتیمنتال چیست؟

تحلیل احساسات برای درک نظرات و احساسات افراد نسبت به محصولات، خدمات، سازمان ها، افراد، رویدادها و موضوعات مهم است. تجزیه و تحلیل احساسات به یک تکنیک بسیار مهم در حوزه های مختلف تبدیل شده است زیرا توانایی آن در استخراج خودکار اطلاعات ذهنی از داده های متنی در مقیاس، کاربردهای متعددی را امکان پذیر می کند. بنابراین، به دلیل تکثیر محتوای آنلاین غنی از نظر.

تجزیه و تحلیل احساسات اخبار مالی، تماس‌های سود، گزارش‌های تحلیلگر و سایر محتواها به صندوق‌های پوشش ریسک و معامله‌گران سهام اجازه می‌دهد تا سیگنال‌های تجاری را با سنجش احساسات کلی بازار تولید کنند. امتیازها به مدل‌های کمی برای معاملات الگوریتمی در سهام، FX و سایر دارایی‌های قابل معامله وارد می‌شوند. شاخص های گسترده احساسات بازار توسط فروشندگان ارائه می شود تا بینشی در مورد روانشناسی سرمایه گذار ارائه دهد.

بنابراین تجزیه و تحلیل احساسات برای جمع آوری بینش های فوری که مزیت رقابتی را ایجاد می کند، بسیار مهم است. تجزیه و تحلیل بازاریابی، تبلیغات متنی، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، ردیابی برند و چندین برنامه کاربردی دیگر را فعال می کند.

انواع شاخص برای تحلیل سنتیمنتال چیست؟

چهار نوع اصلی شاخص های تحلیل احساسات در بازار سهام عبارتند از: شاخص نوسان، شاخص درصد صعودی، m.

1.شاخص نوسان

شاخص نوسان که به عنوان VIX نیز شناخته می‌شود، یک شاخص بازار بی‌درنگ است که نشان‌دهنده نوسانات ضمنی شاخص بورس S&P 500 در 30 روز آینده است. این با استفاده از قیمت اختیار معامله محاسبه می شود و برای منعکس کننده دیدگاه توافق سرمایه گذاران از نوسانات مورد انتظار بازار سهام در آینده طراحی شده است.

VIX به عنوان شاخصی از تمایل سرمایه گذاران و نوسانات بازار استفاده می شود. به عنوان یک فشارسنج ترس یا رضایت در بازار عمل می کند. سطوح بالاتر VIX نشان‌دهنده افزایش ترس و اضطراب در بین سرمایه‌گذاران است که نشان‌دهنده نوسانات بالقوه بالاتر در آینده است. Lower VIX نشان دهنده رضایت سرمایه گذاران و انتظارات ثبات در آینده نزدیک است.

معامله گران گزینه از VIX برای قیمت گذاری گزینه ها و تولید سیگنال های معاملاتی استفاده می کنند. افزایش VIX معمولاً نشان دهنده حق بیمه بالاتر برای گزینه های شاخص در همه اعتصاب ها است. مقایسه VIX با میانگین‌های تاریخی شرایط خرید یا فروش بیش از حد را فراهم می‌کند که برای معاملات گزینه‌ها مفید است.

شاخص نوسان CBOE یا VIX دارای 4 مزیت کلیدی است. اولاً، برآوردی آینده‌نگر از نوسانات مورد انتظار را بر اساس قیمت‌های بازار گزینه‌های بلادرنگ به جای نوسانات تاریخی ارائه می‌کند. ثانیاً، VIX نوسانات را جدا از تغییرات کلی قیمت بازار جدا و تحلیل می‌کند. ثالثاً، VIX به‌عنوان یک معیار به‌طور گسترده برای نوسانات بازار مورد استفاده قرار می‌گیرد. در نهایت، افراط در VIX به سیگنال نقاط عطف بالقوه در بازارها کمک می کند.

2. شاخص درصد صعودی

شاخص درصد صعودی (BPI) یک شاخص وسعت است که درصد سهام یک بورس خاص را که در کوتاه مدت حرکت صعودی (افزایشی) قیمت را نشان می دهند، اندازه گیری می کند. هدف این اندیکاتور سنجش قدرت و احساسات کلی بازار است.

BPI با در نظر گرفتن تعداد سهامی که معیارهای صعودی / صعودی را برآورده می کنند و تقسیم آن بر تعداد کل سهام در شاخص محاسبه می شود. معیارهای رایج عبارتند از متقاطع میانگین متحرک X-day یا بسته شدن بیش از بالاترین اخیر. این شاخص از 0 تا 100 متغیر است – قرائت های بالاتر نشان دهنده مشارکت گسترده تر در روند صعودی است.

شاخص درصد صعودی بینشی در مورد حرکت بازار و سلامت یک روند صعودی یا نزولی ارائه می دهد. سطوح بالای BPI (بیش از 70) نشان دهنده حرکت قوی و گسترده در سهام است که نشان دهنده بازار صعودی است. BPI پایین (<30) نشان‌دهنده مشارکت ضعیف است که حاکی از برگشت بالقوه از روند صعودی است.

واگرایی با شاخص های اصلی، سیگنال های هشدار دهنده اولیه روند بلوغ را می دهد. برای سهام تکی، مقایسه با شاخص وسیع‌تر BPI نشان می‌دهد که آیا حرکت با بازار کلی همسو است یا خیر. BPI همچنین با شناسایی گروه های پیشرو/ عقب مانده به استراتژی های چرخش بخش کمک می کند.

3. میانگین متحرک

یکی از اساسی ترین و در عین حال پرکاربردترین شاخص ها در تحلیل تکنیکال است. این یک خط روند هموار ایجاد می کند که نویز کوتاه مدت ناشی از نوسانات قیمت را فیلتر می کند.

میانگین های متحرک به شناسایی جهت روند اساسی کمک می کند. قیمت‌هایی که بالاتر از میانگین متحرک رو به رشد معامله می‌شوند، روند صعودی را نشان می‌دهند، در حالی که قیمت‌های زیر میانگین متحرک نزولی نشانه روند نزولی هستند. شیب میانگین‌های متحرک سریع‌تر و آهسته‌تر سیگنال‌های روند را ارائه می‌کند – عبور MA سریع‌تر از یک MA کندتر صعودی در نظر گرفته می‌شود.

مناطقی که قیمت در اطراف میانگین متحرک خود در نوسان است به عنوان مناطق حمایت و مقاومت در نظر گرفته می شوند. بسته شدن در زیر یا بالاتر از MA پس از یک دوره معاملات ثابت نشان دهنده شکست های احتمالی است. همچنین به فیلتر حرکات سهام کمک می کند تا روندهای سطح بالا را از نوسانات بازه زمانی پایین تشخیص دهد.

این اندیکاتور چندین مزیت دارد. اول، آنها اقدام قیمت را برای کمک به شناسایی جهت روند اساسی صاف می کنند. دوم، آنها یک شاخص عینی ارائه می دهند که به طور گسترده مورد اعتماد معامله گران برای سیگنال دادن به روندهای صعودی و نزولی است. سوم، میانگین های متحرک از نظر مفهومی برای درک و تفسیر برای حمایت و مقاومت ساده هستند. در نهایت، آنها با استفاده از دوره های مختلف نگاه، انواع میانگین ها و متقاطع ها بسیار قابل تنظیم هستند.

یک محدودیت کلیدی میانگین های متحرک این است که آنها سیگنال های تاخیری را تنها بر اساس قیمت های گذشته تولید می کنند. این باعث می‌شود که در بازارهای متلاطم و بدون روند قوی، مستعد اره‌های شلاقی و سیگنال‌های غلط باشند. دوره بازگشت استفاده شده بر زمان بندی سیگنال تأثیر می گذارد اما به صورت ذهنی تنظیم می شود.

4. شاخص بالا-پایین

شاخص بالا-پایین که به عنوان شاخص بالا-پایین یا روش بالا-پایین نیز شناخته می شود، یک ابزار تحلیل تکنیکال است که درصد سهامی را که به بالاترین حد جدید در مقابل پایین ترین سطح جدید در یک بورس خاص می رسند، اندازه گیری می کند. هدف اندازه گیری قدرت کلی بازار است.

شاخص High-Low

با در نظر گرفتن تعداد سهامی که بالاترین دوره X جدید را ایجاد می کنند و تقسیم آن بر تعداد سهام ایجاد کننده پایین ترین سطح جدید محاسبه می شود. به طور معمول، X به عنوان هفته 52 در نظر گرفته می شود. قرائت بالای 40 درصد نشان دهنده قدرت گسترده بازار است، در حالی که سطوح زیر 10 درصد نشان دهنده ضعف است. این نشانگر از 0 تا 100 متغیر است.

شاخص بالا-پایین بینشی در مورد حرکت بازار و مشارکت در سهام ارائه می دهد. خوانش های بالا حاکی از صعودی بودن، با علاقه خرید در بخش های بزرگی از بازار است. خوانش پایین نشان دهنده احساسات نزولی و تضعیف مشارکت است. مشخص می کند که آیا این روندهای صعودی/نزولی مبتنی بر گسترده هستند یا محدود.

واگرایی

واگرایی بین شاخص و میانگین های بازار اصلی به شناسایی معکوس های احتمالی و گسترش تأیید سیگنال کمک می کند. مشارکت ضعیف قبل از معکوس شدن شاخص ها، زوال را در زیر سطح برجسته می کند. برای تک تک سهام، مقایسه با سطوح شاخص کلی نشان‌دهنده همسویی با نقاط قوت/ضعف گسترده‌تر است.

اسیلاتور مک کللان 4 مزیت کلیدی را ارائه می دهد. اولاً، به طور عینی، حرکت گسترده بازار را فراتر از شاخص‌ها اندازه‌گیری می‌کند. دوم، احساسات وسعت را در یک معیار درصد ساده برای تفسیر آسان جمع می کند. سوم، واگرایی نشان دهنده ضعف روند قریب الوقوع و معکوس شدن زودتر از نوسانگرهای قیمتی است. در نهایت، آن را برای هر جهان سهام، از جمله بخش ها، صنایع، ETF ها و غیره اعمال می شود.

نتیجه گیری

بازارهای مالی بازار احتمالات می‌باشد و تحلیل سنتیمنتال فقط یکی از چند روش موجود در بازارهای مالی می‌باشد که بتوانید به تحلیل‌گر ماهری تبدیل شوید. برای داشتن دانشی تخصصی و عملکردی بهتر نیازمند فراگیری روش های دیگر مانند تحلیل تکنیکال و تحلیل بنیادی هستید تا به این احتمالات قدرت ببخشید.

با بهره‌گیری از مطالب ارائه شده در سایت آکادمی قزلباش، می‌توانید همه اطلاعات لازم برای شروع و حرفه‌ای شدن در حوزه معامله‌گری را به دست بیاورید. پیشنهاد ما به شما استفاده از دوره های رایگان این آکادمی می باشد.  برای درخواست مشاوره با همکاران ما در ارتباط باشید.

همانطور که میدانیم موفقیت در معاملات بازار ارزهای دیجیتال همانند تمامی حرفه های تخصصی دیگر، نیازمند مهارت و تجربه بسیاری است. با توجه به اینکه بسیاری از افراد زمان کافی برای فراگیری دانش مربوط به فعالیت در بازار را ندارند اما همچنان تمایل به کسب سود از این بازار را به عنوان شغل دوم خود دارند، آکادمی کمال قزلباش با ارائه خدمتی کارآمد برای کمک به این دسته از عزیزان در رابطه با آموزش ارز دیجیتال تلاش کرده است. کاربران میتوانند از خدمات ما به عنوان چراغ راه مسیر موفقیت خود در این بازار استفاده کنند. و در صورت تمایل به سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال و یا آموزش ارز دیجیتال در ارومیه با مشاورین ما به صورت کاملا رایگان در ارتباط باشید.